执行摘要：
亚太地区AI数据中心市场规模从2020年的2,217.49百万美元增长到2025年的6,836.41百万美元，预计到2035年将达到42,812.48百万美元，预测期内的年复合增长率为20.05%。
| 报告属性 |
详细信息 |
| 历史时期 |
2020-2023 |
| 基准年 |
2024 |
| 预测期 |
2025-2035 |
| 2025年亚太地区AI数据中心市场规模 |
6,836.41百万美元 |
| 亚太地区AI数据中心市场，年复合增长率 |
20.05% |
| 2035年亚太地区AI数据中心市场规模 |
42,812.48百万美元 |
由于对AI专用基础设施的需求不断增长、云的广泛扩展以及高密度GPU集群的采用，市场正在推进。企业优先投资于具有优化冷却、先进互连和AI编排平台的专用设施。各国政府通过主权云政策和数字经济计划支持国家AI框架。边缘计算和混合架构的创新正在重塑基础设施交付模式。超大规模公司和托管服务提供商正在调整数据中心设计以满足AI训练和推理的需求。该地区吸引了寻求可扩展、可持续AI基础设施长期回报的投资者。
东亚在市场中占据主导地位，由于强大的云渗透、国家AI战略和密集的技术集群，中国、日本和韩国处于领先地位。南亚，尤其是印度，由于超大规模扩展和AI技能的可用性，正在快速崛起。东南亚和大洋洲显示出强劲势头，新加坡、印度尼西亚和澳大利亚正在投资AI区域和边缘部署。该地区在满足本地数据法规和延迟需求方面平衡了集中和分布式架构。亚太地区AI数据中心市场反映出向本地化AI能力的动态转变，区域增长驱动因素支持更广泛的数字化转型。
市场动态：
市场驱动因素
AI工作负载需求激增推动高密度GPU基础设施和新设施建设
由于对高性能计算的需求不断增长，亚太地区的AI数据中心市场正在迅速扩张。AI模型现在需要密集的GPU集群和快速的互连，这推动数据中心重新设计现有基础设施。企业正在从传统的以CPU为中心的服务器转向GPU和AI加速硬件。这种硬件转变增加了对冷却效率、能源优化和机架级密度规划的需求。运营商正在投资于下一代AI训练和推理环境。超大规模和云原生平台优先考虑在区域中心提供AI计算能力。随着亚太地区成为AI部署可扩展性的核心，其战略重要性上升。它为全球玩家和寻求性能、规模和覆盖的本地AI初创公司服务。
- 例如，NVIDIA H100 Tensor Core GPU每个GPU提供3,958 teraFLOPS的FP8 Tensor Core性能。
科技巨头和政府AI任务推动云AI采用和平台集成增加
云服务提供商正在将AI工具直接嵌入其平台，同时扩展基础设施。AWS、Google Cloud和Azure等超大规模公司正在建立区域可用区以服务本地AI工作负载。他们提供预构建的AI管道、API和训练环境，吸引企业和开发者的需求。包括印度、中国和新加坡在内的亚太地区国家AI战略加速了基于云的AI开发。战略举措为数据中心开发、主权AI基础设施和GPU集群部署提供资金。企业更倾向于区域化的AI训练环境，以满足延迟、数据治理和合规性需求。亚太地区的AI数据中心市场从云、AI和国家政策的融合中受益。它将该地区定位为企业级AI计划的首选启动平台。
- 例如，印度的AIRAWAT-PSAI超级计算机包括656个NVIDIA A100 GPU，支持410 AI petaflops的计算能力。它作为印度AI和超级计算任务下的国家AI研究基础设施。
电信、医疗保健和制造业垂直领域的行业特定AI应用增长
电信公司正在部署AI以优化5G基础设施、网络切片和边缘处理。在医疗保健领域，提供商使用AI来改善诊断、成像和医院工作流程自动化。制造公司利用AI驱动的分析进行预测性维护、缺陷检测和机器人控制。这种行业采用导致垂直特定的数据中心建设。运营商现在将AI环境与生产中心或研究校园靠近部署。AI训练周期需要更低的延迟、边缘推理能力和高吞吐量回程。计算机视觉和实时分析中的新工作负载给传统设施带来压力。亚太地区的AI数据中心市场通过量身定制的容量和部署模型来满足这些垂直需求。它成为各大行业数字化转型的关键。
边缘AI和微型数据中心部署正在改变城市中心的基础设施交付模式
在零售、移动和物联网领域对低延迟推理的需求导致了分布式部署。边缘AI模型需要在用户端点附近快速处理数据。像日本、韩国和澳大利亚这样的国家率先采用了适合边缘的微型数据中心。零售连锁店、自动化系统和城市基础设施集成AI以实现智能化运营。这些趋势将投资从仅集中于训练转向分散执行。新格式包括容器化AI节点、模块化边缘单元和智能零售舱。它们通过光纤和5G连接到中央云节点，形成混合拓扑结构。亚太地区AI数据中心市场受益于这种边缘-核心集成，能够在城市中提供响应迅速的AI原生服务。它支持需要即时、智能决策的关键行业。
市场趋势
液冷技术的兴起使AI工作负载中的机架密度达到40–100 kW
基于空气的冷却系统在管理来自GPU的AI服务器的热负荷方面面临限制。液冷，尤其是直接芯片冷却和后门热交换器，正在获得动力。运营商改造或重新设计其设施以支持每机架40–100 kW。这一转变使得密集的AI集群能够训练大型基础模型。新加坡、印度和韩国的数据中心率先采用液冷机架。技术供应商提供与改造和新建兼容的模块化系统。用于HPC AI工作负载的浸入式冷却的部署也在扩大。随着AI计算密集度的增加，亚太地区AI数据中心市场反映了这一热转变。它推动资本支出向可持续、高密度运营发展。
集成AI专用互连和NVLink兼容基础设施以提高计算效率
高带宽互连对于连接AI集群中的GPU至关重要。设施现在需要支持NVIDIA NVLink、PCIe Gen5和以太网/结构增强的拓扑。这些功能使得在多个节点上进行模型训练时具有最小的延迟和高吞吐量。新兴中心支持AI超级计算机、大规模推理和多GPU优化。供应商集成了拓扑感知的编排工具以减少训练时间。RDMA和智能网络层的部署提高了分布式AI作业的性能。亚太地区AI数据中心市场正在发展以支持这些针对超大规模和托管客户的规格。它增强了全球AI部署的区域竞争力。
转向具有预配置计算和热区的AI优化托管套件
托管服务提供商正在开发专用的AI区域，具有预批准的电力、冷却和机架占地面积。这些套件满足希望快速部署而无需重新设计周期的客户需求。这些区域包括结构化布线、GPU就绪机架以及增强的空气处理或液体兼容性。客户受益于减少的配置时间和可预测的AI工作负载支持。香港和东京等地区在可部署的AI托管方面处于领先地位。较小的企业利用这些区域来测试和训练较小的LLM，而无需超大规模的资本支出。亚太地区AI数据中心市场反映了这种为AI客户量身定制的托管服务模块化。它支持大规模的混合采用模式。
主权AI区域的出现由国家AI云和研究框架支持
各国政府正在为数据中心提供资金，以在主权框架下开发具有安全基础设施的AI模型。这些区域支持国家语言模型、行业AI计划和受监管的数据训练。基础设施合作伙伴部署安全的GPU集群，限制访问并审核AI管道。例子包括印度的Bhashini计划和中国的省级AI区域。这些发展在国家边界内创造了对AI原生计算的本地化需求。运营商与公共机构合作，使基础设施与政策目标保持一致。亚太地区AI数据中心市场将这种政府与行业的合作纳入其结构中，使该地区在主权AI准备方面处于领先地位。
市场挑战
密集城市AI集群中的电力限制、土地稀缺和环境压力
在东京、新加坡和首尔等城市，电力供应已成为瓶颈。AI数据中心需要高且稳定的电力负载，但城市电网面临竞争需求。土地稀缺和严格的分区使新建项目变得困难。许可延误常常阻碍超大规模建设的时间表。运营商必须应对不断变化的能源法规和碳目标。某些设计中的液体冷却系统也需要大量水资源。可持续性要求在密度目标和资源限制之间产生紧张关系。亚太地区AI数据中心市场必须解决这些挑战以保持其增长势头。需要与公用事业、市政和监管机构进行长期协调。
对AI硬件和人才的有限访问延迟了发展中经济体的部署时间表
供应链缺口限制了对NVIDIA H100或AMD MI300等高端GPU的及时访问。东南亚和南亚的小国难以获得这些组件。交货时间延长了部署并限制了主要枢纽以外的创新。同样，缺乏训练有素的工程师和AI基础设施架构师延迟了项目准备。新兴市场在编排、监控和工作负载优化方面面临技能短缺。云提供商提供托管AI服务，但这些仍依赖于核心基础设施的可用性。亚太地区AI数据中心市场在人才和硬件访问仍然较低的地方经历不均衡的增长。解决这一问题需要区域培训和战略供应商合作伙伴关系。
市场机会
中型企业AI扩展推动合租和混合部署需求
制造、物流和零售领域的企业正在扩大内部AI团队。这些公司需要可扩展但具有成本效益的计算环境。AI就绪的合租提供了灵活性，具有强大的性能和低资本支出。区域运营商捆绑GPU硬件、编排和合规功能。这在超一级枢纽以外的城市开辟了增长空间。亚太地区AI数据中心市场通过模块化容量和混合服务模式支持这些需求。它与中小企业数字化和特定行业创新保持一致。
公共部门在人工智能研究基础设施上的投资创造了长期的区域需求
国家政府资助与教育、国防和公共卫生相关的人工智能中心。这些中心需要稳定的GPU集群和本地化计算。基础设施合作伙伴关系确保性能、安全性和数据驻留合规性。运营商将服务与公共研究目标对齐。亚太地区人工智能数据中心市场受益于这一持续的投资周期。它在政治和财政时间线上维持需求。
市场细分
按类型
由于全球云和人工智能公司的重大投资，超大规模数据中心在亚太地区人工智能数据中心市场中占据了显著份额。这些设施提供大规模、高GPU密度和与人工智能加速器的集成。在受监管的人工智能环境中，共同定位和企业部署在大城市中仍然强劲。边缘和微型数据中心在东南亚地区不断增长，以满足零售、移动和智慧城市应用的低延迟要求。
按组件
由于人工智能工作负载对GPU、CPU和存储的广泛需求，硬件占据最大份额。主要投资目标是高带宽互连、电源模块和热管理。随着人工智能训练对高级工作负载调度、集群扩展和容器管理的需求增加，软件和编排正在获得发展。随着对人工智能特定环境中设计、咨询和托管运营的需求增加，服务部门也在增长。
按部署
云端人工智能部署引领市场，由超大规模扩展和中小企业采用托管人工智能基础设施推动。对于受监管行业和受控环境中的人工智能训练，本地部署仍然具有相关性。随着企业在云可扩展性与基于边缘的推理和延迟敏感用例之间取得平衡，混合部署模型正在兴起。亚太地区人工智能数据中心市场与各子区域的企业成熟度水平保持一致。
按应用
机器学习在企业人工智能和工业分析中占据最大应用份额。生成式人工智能是增长最快的细分市场，由基础模型训练和大语言模型推理推动。计算机视觉在监控、零售和工业自动化中推动需求。自然语言处理为联络中心、聊天机器人和翻译工具提供动力。其他应用包括跨银行、金融服务和保险以及物流的推荐引擎和时间序列预测。
按垂直领域
信息技术和电信在垂直细分中领先，由核心人工智能基础设施和5G优化用例推动。银行、金融服务和保险以及零售行业紧随其后，专注于欺诈检测、个性化和聊天机器人服务。随着人工智能诊断和医院自动化的快速增长，医疗保健正在兴起。随着人工智能驱动的生产、机器人技术和研发的需求增长，汽车和制造业的需求也在增加。亚太地区人工智能数据中心市场通过垂直对齐的基础设施支持跨行业转型。
区域见解
东亚以超过42%的市场份额占据主导地位，由中国、日本和韩国引领
东亚在亚太地区AI数据中心市场中占据最大份额，超过42%。中国在AI超级计算中心的公共和私人投资方面处于领先地位。日本和韩国通过机器人技术、边缘AI和国家AI政策执行做出贡献。这些国家受益于密集的城市科技集群、强大的能源基础设施和半导体生态系统。超大规模和主权AI部署在此汇聚，推动区域领导地位。它仍然是亚太地区AI基础设施的支柱。
- 例如，阿里云的通义千问（Qwen-7B）模型在2023年MMLU基准测试中，在57个任务上取得了56.7的得分。
南亚以印度的云扩展和人才库为驱动力，崭露头角，占据超过26%的份额
南亚占亚太地区AI数据中心市场的26%以上。印度凭借强大的开发者基础、超大规模云区域和国家AI框架成为这一增长的支柱。来自AWS、微软和本地公司的投资加速了培训和推理能力。孟加拉国和巴基斯坦处于发展初期，但在金融科技和医疗保健领域显示出需求。南亚通过可负担性、熟练的人才和不断增长的企业需求获得动力，逐渐演变为区域AI计算中心。
- 例如，在2023年9月，Reliance Jio与NVIDIA合作，使用NVIDIA GH200 Grace Hopper超级芯片和DGX云系统在印度建设AI基础设施。该合作通过由Jio Platforms运营的AI就绪数据中心支持大规模AI工作负载。
东南亚和大洋洲凭借战略位置和AI准备度占据近32%的份额
东南亚和大洋洲共同占据近32%的市场份额。新加坡、印度尼西亚和澳大利亚通过区域AI合作伙伴关系引领基础设施部署。边缘部署、5G集成和可持续冷却创新尤为突出。泰国、越南和菲律宾在商业和教育领域看到强大的生成AI和边缘AI应用案例。该次区域在全球云访问和本地化创新之间取得平衡。亚太地区AI数据中心市场受益于其中心性和数字生态系统的强大。
竞争洞察：
- ST Telemedia数据中心
- Princeton Digital Group
- AirTrunk
- 微软（Azure）
- 亚马逊网络服务（AWS）
- 谷歌云
- Meta平台
- NVIDIA
- 戴尔科技
- Equinix
亚太地区AI数据中心市场竞争激烈，由超大规模企业、区域托管服务提供商和全球硬件供应商塑造。ST Telemedia、Princeton Digital和AirTrunk等运营商在高增长国家的设施部署中处于领先地位。云巨头如微软、AWS和谷歌继续在城市和边缘节点扩展AI培训区。Meta和NVIDIA通过基础模型扩展和硬件集成推动需求。戴尔和Equinix等硬件领导者提供基础设施灵活性，与不断发展的AI工作负载保持一致。公司在冷却创新、能源效率和AI特定计算密度上竞争。市场保持动态，通过强大的区域扩展、生态系统合作伙伴关系和主权AI区对齐推动持续竞争。
最新动态：
- 2025年10月，AirTrunk与Humain和Blackstone建立战略合作伙伴关系，在沙特阿拉伯开发下一代AI数据中心，首先进行30亿美元的校园投资，旨在支持超大规模和AI基础设施。
- 2025年10月，Aligned Data Centers被BlackRock和MGX以创纪录的400亿美元收购，此交易是有史以来最大规模的基础设施收购之一。此交易将扩大Aligned的业务范围，并加速其在全球范围内部署超大规模和AI优化的数据中心。
- 2025年4月，ST Telemedia Global Data Centres在印度加尔各答启动了一个AI就绪的数据中心园区，投资额为45亿印度卢比，以支持亚太地区日益增长的AI工作负载。
